Marcelo Justino defende que “o verdadeiro diferencial da IA está na experiência do cliente, não na redução de custos”. Em entrevista conduzida por Bruno Perin para o Empreendedor, o Head de Arquitetura e Dados da IGA explica onde as empresas estão a falhar e como transformar a inteligência artificial em vantagem competitiva.

Marcelo Justino lidera a arquitetura tecnológica e de dados da IGA (Itaú Gestão de Ativos), estrutura criada em 2023 para reforçar o envolvimento com clientes numa estratégia de beyond banking. Com experiência em transformação digital e implementação de soluções baseadas em dados, acompanha o desenvolvimento de uma plataforma que deverá gerar cerca de 800 milhões de reais em valor para clientes até 2025. Nesta conversa, partilha uma leitura crítica sobre o uso da inteligência artificial nas empresas e os erros que continuam a comprometer o retorno do investimento.

Decidir com base na necessidade real do cliente

A criação de soluções tecnológicas continua, em muitos casos, a partir da capacidade interna e não da procura real do mercado. Marcelo Justino alerta para este desvio de foco, sublinhando a importância de uma cultura orientada por dados.

“A ideia começa muitas vezes daquilo que sabemos fazer bem e do resultado que esperamos obter, mas isso não garante que estamos a resolver uma necessidade real do cliente. O conceito de customer centricity obriga-nos a validar essas decisões com dados concretos”, explica.

O responsável recorre ao exemplo da Amazon para ilustrar esta abordagem. Segundo refere, o desenvolvimento do Prime não surgiu como resposta direta à concorrência, mas como forma de aumentar o valor percebido pelo cliente. Para as empresas, isto implica introduzir mecanismos de validação antes de avançar com investimentos relevantes em tecnologia.

IA como experiência e não como ferramenta de redução de custos

Um dos erros mais comuns, segundo o responsável, está na forma como a inteligência artificial é enquadrada dentro das organizações. A aposta excessiva na eficiência operacional pode comprometer a relação com o cliente.

“É frustrante quando um chatbot é criado apenas para reduzir chamadas ao call center. Pode reduzir custos, mas aumenta o atrito com o cliente e compromete a experiência”, afirma.



Marcelo Justino considera que muitas empresas continuam a associar a IA apenas à produtividade, ignorando o seu potencial para melhorar a experiência do cliente. Esta visão limitada pode traduzir-se em perda de receita e deterioração da confiança, especialmente em setores como o financeiro.

Para inverter esta tendência, defende o investimento em literacia em IA em toda a organização, da base à liderança. “Se não houver compreensão transversal da tecnologia, será difícil obter resultados consistentes”, acrescenta, deixando uma questão central: “Como podemos oferecer experiências diferenciadoras em escala através da IA e da hiperpersonalização?”

Novas competências para uma nova economia

A evolução da inteligência artificial está também a redefinir o mercado de trabalho, criando novas funções especializadas e exigindo competências mais avançadas na gestão de dados.

“Para ter sucesso consistente com IA generativa, é essencial ter um engenheiro de curadoria de dados, que garanta o contexto certo para cada resposta, e um engenheiro de IA focado em MLOps, para assegurar a monitorização e a precisão em escala”, explica.

Estas novas funções refletem uma mudança estrutural: a literacia em dados deixa de ser um diferencial e passa a ser um requisito. Para os líderes, o desafio passa por integrar estas competências e promover uma cultura organizacional capaz de acompanhar a evolução tecnológica.

Da experimentação à transformação do negócio

Para Marcelo Justino, o principal erro estratégico continua a ser tratar a inteligência artificial como um projeto tecnológico isolado, em vez de a integrar como parte da estratégia de negócio.

Empresas como Microsoft, Google ou Amazon demonstram, segundo o responsável, que o valor da IA resulta da criação de ecossistemas integrados, onde dados, plataformas e experiência do cliente estão alinhados. No caso da IGA, essa abordagem traduz-se numa arquitetura multiagente, capaz de coordenar diferentes sistemas de IA e gerar soluções personalizadas.



A medição de resultados assume também um papel central. O uso de metodologias como OKRs permite alinhar as iniciativas de IA com objetivos concretos, garantindo que o impacto se reflete em métricas de negócio e não apenas na adoção tecnológica.

No final, a questão deixa de ser tecnológica e passa a ser estratégica. “O erro mais dispendioso é tratar a IA como um projeto de TI. Deve ser encarada como uma transformação de negócio, com impacto direto na receita, na experiência do cliente e na vantagem competitiva”, conclui.

Num cenário em que a adoção da inteligência artificial se generaliza, a distinção entre empresas estará cada vez mais na forma como utilizam a tecnologia para criar valor real. A questão que fica, nas palavras do responsável, é direta: estarão as empresas a criar experiências memoráveis com IA ou apenas a automatizar frustrações?